基于WorldView-2影像的外来物种薇甘菊入侵遥感监测

为了探究利用高分辨率影像进行外来物种薇甘菊Mikania micrantha遥感监测,以WorldView-2影像为数据源,利用面向对象的分类方法,对深圳市薇甘菊进行遥感监测。研究结果表明:利用WorldView-2影像进行薇甘菊的最佳波段组合为364波段(近红外波段、海岸波段、红色波段),薇甘菊的制图精度为83.33%,用户精度为81.08%,总体精度为87.5%,且其他地物类型的分类精度也比较高,都达到80%以上,取得较好的监测结果,突破了人工调查周期长,主观性强等缺点,在监测手段、方法以及时间上更加具有优势。因此,基于WorldView-2影像面向对象方法进行薇甘菊遥感信息提取具有良好的应用价值。     

云南省薇甘菊发生特点及防控措施

外来有害杂草薇甘菊在云南省西南边陲6州（市）的15个县（市）发生,具有传播蔓延快,适应性强等特点,危害多种农林植物,呈迅速扩散趋势。针对薇甘菊在云南省发生实际,采取开展植物检疫,建立监测预警体系,明确防控目标,生态恢复控制,相克生物研究,安全有效进行化学药剂防除等措施,建立长期防控机制,持续控制薇甘菊危害。     

薇甘菊挥发物对薇甘菊颈盲蝽的引诱作用

从薇甘菊挥发性成分中选取15种含量较多的化合物,通过室内嗅觉测试和野外诱捕试验,验证这些化合物对薇甘菊颈盲蝽成虫行为的影响.室内嗅觉测试表明,当香叶烯含量为0.01%时,能够明显引起薇甘菊颈盲蝽的嗅觉反应,雄成虫和雌成虫的正趋向反应率分别为(63.34±4.15%)和(50.00±5.00%).野外诱捕试验结果表明,含量为0.01%的香叶稀作诱芯诱捕到的虫数为(16.33±4.04)头,显著多于其它试验组.室内嗅觉测试与诱捕试验都表明,存在于薇甘菊挥发物中的香叶烯对薇甘菊颈盲蝽具有显著的引诱作用.     

入侵植物薇甘菊对橡胶树小苗生长和叶绿素荧光特征的影响

通过测定薇甘菊水浸液、茎叶覆盖和不同种植密度对盆栽橡胶树小苗生长和橡胶树小苗与薇甘菊叶绿素荧光特性来研究入侵植物薇甘菊对橡胶树小苗生长的影响,探讨橡胶树和薇甘菊间的化感与竞争潜能。结果表明,薇甘菊鲜样水浸液0.25 g/mL处理6个月后对橡胶树籽苗芽接小苗的茎围生长有显著促进作用,而对小苗的株高生长无显著作用。薇甘菊茎叶覆盖处理6个月后对橡胶树芽接小苗茎围增量显著高于种植薇甘菊1株处理,而与其它处理没有显著差异;在处理后3和9个月,各处理间均没有显著差异。实际光化学量子产量（Yield）也反映了薇甘菊水浸液0.25 g/mL和薇甘菊覆盖处理的橡胶树小苗光合效率高。因此,在试验的时间内和条件下,薇甘菊植株对橡胶树小苗还未造成不良影响,薇甘菊水浸液和茎叶覆盖能促进橡胶小苗生长,生产上可以用作有机绿肥,但必需晒干以免造成入侵危害。     

3种苯氧羧酸类除草剂防除薇甘菊药效研究

经药剂筛选、盆栽药效比较试验和小区药效表证,结果表明：2,4-D钠盐、2,4-D丁酯2种苯氧羧酸类除草剂防除恶性杂草薇甘菊是较理想的药剂,能够有效地控制其生长和危害;施药部位以植株的中部和上部效果最好;在其药液中添加表面活性剂,能够提高杀灭薇甘菊活性：不同生长阶段的薇甘菊对苯氧羧酸类除草剂的敏感性有明显差异,以幼苗期至生长盛期防效最高,开花后耐药性明显提高;2甲4氯防除薇甘菊达不到防治上要求。     

基于ROI-CNN的赛罕乌拉国家级自然保护区陆生野生动物自动识别

目的利用红外自动感应相机对野生动物进行图像监测是对野生动物保护管理的有效手段,为了解决野外复杂背景环境导致的野生动物监测图像自动识别准确率低的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)与卷积神经网络(CNN)的野生动物物种自动识别方法。方法以红外自动感应相机在内蒙古赛罕乌拉国家自然保护区内拍摄的马鹿、斑羚、猞猁、狍和野猪这5种国家级陆生保护动物的图像为实验样本,采用基于回归算法的目标检测方法,对监测图像中野生动物区域进行检测并分割,生成ROI图像,减少复杂背景信息对物种识别的干扰;利用裁剪、仿射变换等方式对样本数据进行扩充;构建基于全局-局部的VGG16双通道网络模型对样本图像进行训练,最后接入分类器输出物种识别结果。同时,构建了基于VGG19的双通道网络模型对样本图像进行训练,并与本研究训练结果进行比较;另外,将样本图像分别输入本研究算法与VGG16、R-CNN、Fast R-CNN算法进行训练,对比不同算法下的识别效果。结果利用本研究模型对样本图像进行训练时,测试集的平均识别精度均值MAP达到0.912,相对于VGG19结构下的训练模型和VGG16、R-CNN、Fast R-CNN,得到了更高的MAP值。结论相比于其他算法,本研究提出的物种识别模型更适合于复杂背景下的野生动物监测图像的物种识别,可以得到更高的MAP值与更优的识别效果。      

薇甘菊对鬼针草种子萌发和幼苗生长的化感影响

测定了薇甘菊提取液对鬼针草种子萌发和幼苗生长的化感影响。结果表明,薇甘菊提取液处理,非入侵地鬼针草种子萌发率为52%,入侵地鬼针草种子萌发率为60%,薇甘菊对非入侵地鬼针草种子萌发的化感影响大于对入侵地鬼针草种子萌发的化感影响;薇甘菊对鬼针草幼苗总叶面积、最大量子产额和冠重没有明显的抑制作用;非入侵地处理与对照鬼针草幼苗的根重分别为23.50 g和36.92 g,入侵地处理与对照鬼针草幼苗的根重分别为22.19 g和16.53 g,薇甘菊对非入侵地鬼针草幼苗的根重的影响大于对入侵地的;入侵地鬼针草种子及幼苗对薇甘菊具有一定的化感抗性。     

基于无人机多光谱遥感图像的玉米田间杂草识别

【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法（support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE）和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机（SVM）模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。     

外来农业杂草薇甘菊研究进展

对华南地区外来农业杂草薇甘菊近年来的研究进行了综述,介绍了其生物学特征、分布范围、防治措施以及主要的研究进展,并展望了以后的研究方向,包括薇甘菊表型可塑性、坐待对策、叶N在光合组分中的分配模式的优化策略、植物入侵潜力的指示器等。     

4种入侵植物水提液对假眼小绿叶蝉的防治效果

利用4种入侵植物的水提取液及其与农药的混合液对假眼小绿叶蝉进行趋避和毒杀试验,结果表明,生药量为1g/mL的薇甘菊水提取液和马樱丹水提液对假眼小绿叶蝉趋避效最好;1g/mL的薇甘菊水提取液与2.5％联苯菊酯20 mL 900倍液混合液对假眼小绿叶蝉的毒杀效果与2.5％联苯菊酯35 mL 900倍液的杀虫效果相当.4种入侵植物水提液对假眼小绿叶蝉的防治效果强弱依次为薇甘菊＞马缨丹＞南美蟛蜞菊＞五爪金龙.     

不同土壤对入侵植物与本土植物生长的影响

[目的]了解外来入侵植物和本土植物对不同类型土壤的生长适应性。[方法]对两种外来入侵植物(微甘菊和南美蟛蜞菊)和两种本土植物(金纽扣和鸡矢藤)在两种不同营养水平土壤(潜育性水稻土和花岗岩赤红壤)上叶绿素含量与生物量分配情况进行了比较研究。[结果]当土壤肥力水平降低时,微甘菊的叶绿素总量显著升高,叶绿素a/b值显著降低;金纽扣叶绿素总量和叶绿素a/b值的变化趋势则与微甘菊相反。南美蟛蜞菊和鸡矢藤的叶绿素含量、叶绿素a/b值、生物量及根冠比均不随土壤肥力水平的变化而发生变化。两种本土植物的生物量随土壤肥力水平的下降而降低,根冠比则随土壤肥力水平的下降而升高。[结论]外来入侵植物对不同肥力水平的土壤均具有较强的适应能力。     

Software to quantify and map vegetative cover in fallow fields for weed management decisions

Mapping weed cover during the fallow period of dryland crop rotations would be valuable for weed management in subsequent crops and could be done with low cost color digital cameras, however most managers lack the specialized software and expertise needed to create a map from the images. A system of software was developed to quantify weed cover in fallow fields in digital images and to simplify and automate the most challenging tasks that non-GIS professionals confront in creating and using maps derived from a large number of images. A GIS file of image locations is created with inexpensive consumer software. Images are classified, a GIS file is generated and the map is displayed in a simple GIS viewer with free software we developed. A map can be generated from 1000 images and 5000 GPS coordinates in 30 min, including image classification. The classified and original images for all locations can be viewed together easily from the map application. The accuracy of estimating weed cover was evaluated using images collected in 15 fields under natural light with a consumer grade camera mounted on an ATV driving 8-11 km h⁻¹. Weed cover was estimated with 96% accuracy for images, regardless of the amount of crop residue, unless part of the image was shaded by the camera. In those images, accuracy was 90% or better. This system will work with many professional and consumer digital cameras and GPS units and the classification algorithm can be easily modified for other applications.     

外源CPPU调控薇甘菊开花及保护酶基因表达的研究

  目的  薇甘菊是Ⅰ级外来入侵有害植物,依靠种子进行快速蔓延传播,造成了重大生态和经济损失。通过探明N-(2-氯-4-吡啶基)-N-苯基脲（CPPU）对薇甘菊繁殖调控的机理,为遏制薇甘菊快速扩散的趋势提供一种新的策略。  方法  本研究计数CPPU处理后薇甘菊花序和小花的数量,利用RNA-seq分析CPPU抑制薇甘菊成花的机理,并测定薇甘菊开花期保护酶的酶活性。  结果  （1）CPPU能够抑制薇甘菊成花,随着处理浓度的升高,薇甘菊花序和小花的数量均呈下降趋势,其中,5 mg/L CPPU处理后的薇甘菊花序数减少了34.50%,小花数减少了36.70%;75 mg/L CPPU处理后无花。（2）转录组分析揭示了保护酶基因的差异表达,75 mg/L的CPPU处理后,大量与POD和PAL相关的差异基因（DEGs）上调表达。（3）保护酶酶活性测试结果表明:CPPU处理降低了苯丙氨酸解氨酶（PAL）、过氧化物酶（POD）和过氧化氢酶（CAT）的酶活性,但提高了多酚氧化酶（PPO）的酶活性。  结论  75 mg/L的CPPU能通过调控薇甘菊保护酶基因的表达,造成膜脂过氧化伤害,抑制薇甘菊成花,从而有效控制薇甘菊的繁殖与传播。      

广东地区重要农林入侵植物的防治与利用(英文)

广东是我国外来植物入侵的主要"窗口",是我国发生物种跨国界迁移和洲际迁移几率最大的区域之一,其外来入侵植物以薇甘菊、水葫芦、空心莲子草、飞机草以及南美蟛蜞菊的危害最为严重。探讨重要农林入侵植物的防治方法,并依据入侵植物的各自特点将其进行有效的利用,成为了现今治理外来入侵植物的重要研究方向。对外来入侵植物进行科学的防治和有效的利用,以最小的治理成本实现对入侵植物的有效遏制,具有十分重要的意义。     

基于迁移学习的竹片缺陷识别

使用竹片图像实现竹片缺陷自动识别，目前深度学习可以有效地解决该类问题，但是必须使用大量样本数据做训练才能获得较高的识别准确率。当图像数量有限时，利用基于迁移学习的方法，把经过预训练的卷积神经网络模型进行迁移，即共享卷积层和池化层的权重参数，调整新网络模型的超参数，并建立一个包含4种共计6 360张竹片缺陷图像的数据库，把图片分成4种训练集测试集形式，即80%训练、20%测试；60%训练、40%测试；40%训练、60%测试；20%训练、80%测试，分别利用支持向量机SVM分类方法、深度学习方法和迁移学习方法进行训练和测试，并将这3种方法作对比。最后，通过构建竹片缺陷识别的混淆矩阵对迁移学习进行具体分析与说明。结果表明，按照80%训练、20%测试的识别准确率最高，通过迁移学习得到的竹片缺陷最高识别精度分别达到98.97%，比普通深度学习提高了11.55% ，比SVM分类方法提高了13.04%。说明迁移学习比普通深度学习和传统支持向量机SVM分类方法更适合用于小样本数据集的分类识别，并且效果优于普通深度学习和 SVM 分类方法。     

森林植被遥感监测影像最佳分辨率选择

遥感影像分辨率的高低直接影响着森林植被监测的精度、成本和效率,故选择适合森林植被监测的影像最佳分辨率具有重要的应用价值。针对森林植被监测影像最佳分辨率选择方法及结果缺乏的问题,从林业实际应用出发,提出了基于1个步长的变异函数分析空间变异并综合考虑监测精度、成本和效率来确定森林植被监测影像最佳分辨率方法。基于最新的国产高分二号（GF-2）全色影像,利用1个步长的变异函数对湖南常宁洋泉镇林区3种典型分布类型森林植被进行拟合分析,初步确定适合森林植被监测的影像最低分辨率。然后对重采样形成的不同尺度多光谱影像分别进行监督分类,并对结果进行定量定性分析,结合影像成本和数据处理时间,找到适合不同类型森林植被监测的影像最佳分辨率。研究表明:不同分布类型的森林植被,适合遥感监测的影像最佳分辨率不同:①小冠幅森林植被3.2 m;②大冠幅森林植被16.0 m;③混合冠幅森林植被8.0 m。该森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定方法和结果可为其他区域森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定提供借鉴。     

外来杂草薇甘菊在惠阳区的分布及危害研究

对惠阳区不同生境下的薇甘菊(Mikania micrantha)的盖度、附近水源、周围植物和防治情况进行调查。结果表明,薇甘菊在沟渠边、果园、田边和荒废地等生境发生严重,盖度范围从10%～90%,有水源的地方发生严重,防治后易复发;惠阳区薇甘菊的发生对当地农业、林业和渔业等都有危害;不同生境应选择人工防除、化学防除、生物防治和生态防除等多种方法相结合的综合防治措施。该研究为给薇甘菊的综合防治和入侵风险评估提供了依据。     

国内对薇甘菊的研究综述

通过综述薇甘菊在国内的命名情况,总结薇甘菊在国内的主要入侵地段,分析了薇甘菊入侵生境的生态限制因子,以此来探讨和预测薇甘菊在国内的研究方向,并提出有效控制薇甘菊的生态控制方法。     

薇甘菊在深圳湾的入侵路线及其生态特征

通过对入侵深圳湾沿岸的薇甘菊(Mikania micrantha H. B. K.)野外调查及室内年龄结构的分析,对薇甘菊的自然状况、生境特点、入侵路线的分析,揭示了其在深圳湾的蔓延过程.发现深圳湾沿岸薇甘菊的入侵,是由于中华民俗村的建设,从外地带来的薇甘菊种源,通过中华民俗村逸散到深圳湾.深圳湾地区的拦海造田使海水退...     

基于无人机RGB影像估测田间小麦穗数

单位面积穗数是小麦产量构成的重要因素,利用图像信息处理技术快速、准确地估测田间小麦穗数,可以为小麦长势监测和产量估测提供直接依据.利用无人机路径规划和控制系统(fragmentation monitoring and analysis with aerial photography,FragMAP)获取标准统一、高分辨...